在 日语 中使用 自然言語処理 的示例及其翻译为 中文
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PythontextmlPython:MachineLearningwithText21hoursは、このインストラクター主導で、ライブトレーニング、参加者は、テキストベースのデータから値を抽出するために適切な機械学習とNLP(自然言語処理)技術を使用する方法を学びます。
PythontextmlPython:MachineLearningwithText21小時在這一由講師引導的現場培訓中，參與者將學習如何使用正確的機器學習和NLP（自然語言處理）技術從基于文本的數據中提取價值。エンタープライズ・アプリケーション向け人工知能(AI)-ディープラーニング、機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン、マシンリーズニング、「強いAI」：世界市場の分析と予測2016年09月06日発行。
企業、應用人工智能(AI)-深度學習，機器學習，自然語言處理，電腦視覺，機器推理，「強的AI」:全球市場的分析與預測2016年09月06日.CognitivecomputingCognitiveComputing:AnIntroductionforBusinessManagers7hours認知コンピューティングは、マシンの学習、推論、自然言語処理、音声認識とビジョン(オブジェクト認識)、人間の-コンピュータの相互作用、ダイアログと物語の生成を包含するシステムを指し、いくつかの名前を指定します。
CognitivecomputingCognitiveComputing:AnIntroductionforBusinessManagers7小时认知计算是指包含机器学习，推理，自然语言处理，语音识别和视觉（物体识别），人机交互，对话和叙述生成等的系统。BlueDotには、医師やプログラマーからなる40人の従業員が、AI（自然言語処理と機械学習の手法）で65カ国語の報道、航空会社のデータ、動物疾病の発生報告を選別する疾病監視分析プログラムを開発している。
BlueDot现在有40名员工，他们是设计疾病监测分析程序的医生和程序员，该程序使用自然语言处理和机器学习来筛选65种语言的新闻报道，以及航空公司数据和动物疾病暴发的报道。仮想デジタルアシスタント(VDA)：個人向け・企業向け市場(仮想エージェント、チャットボット、仮想アシスタント)と、人工知能・自然言語処理・会話型ユーザーインターフェースの活用2016年08月03日発行。
虛擬數位助手(VDA):個人用·企業市場(虛擬代理商，聊天機器人，虛擬助手)和人工智能·自然語言處理·會話型用戶界面的活用2016年08月03日.この企画は、その選考対象となったテレビCMからポスター、webなど様々な媒体の広告コピー23,767件を自然言語処理にかけ、少なくとも100以上の作品で使用され、かつ前年より120%以上利用回数が増えた言葉を抽出。
这个企划，把作为选考对象的电视广告、海报、网页等各种各样的23767件媒体广告文案进行自然语言处理，抽出至少被100件以上的作品使用，且使用次数同比前年增长120%以上的词汇。同社には現時点で医師やプログラマーからなる40人の従業員がおり、自然言語処理と機械学習の手法によって65カ国語の報道や航空会社のデータ、動物疾病の発生報告を選別する疾病監視分析プログラムを開発している。
该公司现在有40名员工，他们是设计疾病监测分析程序的医生和程序员，该程序使用自然语言处理和机器学习技术来筛选65种语言的新闻报道，以及航空公司数据和动物疾病暴发的报道。PythontextmlPython:MachineLearningwithText21hoursは、このインストラクター主導で、ライブトレーニング、参加者は、テキストベースのデータから値を抽出するために適切な機械学習とNLP(自然言語処理)技術を使用する方法を学びます。
PythontextmlPython：用文本进行机器学习21小时在这一由讲师引导的现场培训中，参与者将学习如何使用正确的机器学习和NLP（自然语言处理）技术从基于文本的数据中提取价值。このブログ記事では、AmazonTranslate、AmazonComprehend、AmazonKinesis、AmazonAthena、AmazonQuickSightを使用して、自然言語処理(NLP)を採用した、ツイートのソーシャルメディアダッシュボードの構築方法をご案内します。
在这篇博文中，我们将展示如何利用AmazonTranslate、AmazonComprehend、AmazonKinesis、AmazonAthena和AmazonQuickSight构建受自然语言处理(NLP)支持的社交媒体控制面板，以便处理推文。この計算に由来する資源は、主に表現型のコンテキストを提供することを意図して（細胞の種類、組織、器官、疾病）の遺伝子産物間の遺伝子オントロジーデータベースの自動化された自然言語処理（BioMedLEE）とコンピュータのオントロジーで指定された用語を、GOマイニング、既存のアソシエーションについて（PhenOS）メソッドは、5つのGOアノテーションをデータベースから11種に及ぶ60万表現コンテキストを上に含まれるようにさらに10種からの情報を使用してデータベースを拡大し、文献からこれらの関係を導出するために使用された。
此计算所得的资源主要是为了提供表型的上下文（单元格类型、组织、器官和疾病挖掘现有社团之间基因产物和GO术语中基因本体数据库自动化的自然语言处理(BioMedLEE)指定和计算本体(PhenOS)方法用于派生这些关系从文献中扩大十其他物种包括超过600,000的表型上下文，跨越11个物种从五个GO注释数据库中的信息数据库。自然言語処理。
自然语言处理.例えば自然言語処理。
例如，自然语言处理。ウィキペディア:自然言語処理。
维基百科：自然语言处理.自然言語処理（NLP。
自然语言处理（NLP.NLP・自然言語処理エンジニア。
NLP自然语言处理工程师.自然言語処理・検索エンジン。
自然语言处理与搜索引擎.自然言語処理とは？
什么是自然语言处理？テキスト分析と自然言語処理。
文本分析和自然语言处理.ゼロから始める自然言語処理。
从零开始自然语言处理.自然言語処理とは：。
自然语言处理：.
